胰腺癌
 
胰腺癌
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胰腺癌信息  

胰腺癌的基因表达谱

  胰腺癌是一种高死亡率的疾病,通常在没有成功的治疗方法的情况下可以诊断为晚期。胰腺癌的典型特征是局部浸润潜力及其在疾病早期发展阶段的传播距离。胰腺癌的高致瘤性涉及的分子机制尚不清楚。然而,近年来已广泛描述在胰腺癌细胞中而不在胰腺的正常细胞中发生的大量分子损伤。许多作者已经证明了这些病变在维持肿瘤细胞转化表型中的作用,尽管对胰腺癌的细胞起源以及驱动从恶变前病变发展为浸润性癌症的分子事件的顺序仍然存有疑问。在最近的综述中已经总结对这种分子特征的出色分析。在所有肿瘤病理中,胰腺癌的预后最差之一。最近发表的癌症统计数据显示,胰腺癌患者的生存率在过去30年中并未显着提高,估计5年相对生存率约为5%。它是美国癌症死亡的第四大诱因,2009年约有35,000例死亡。同样2009年新诊断的病例数据估计接近42,500。从解剖学的角度来看,新的胰头癌病例的发病率趋势保持稳定,而胰体/尾癌的发生率却在上升。
   胰腺癌仅与一些已知的人口统计学和环境风险因素有关。多项研究已经证实,高龄,吸烟和慢性胰腺炎是明显的危险因素。其他因素,如高脂肪和高脂肪的饮食,低血清叶酸水平,糖尿病和肥胖症,也似乎增加患病风险。胰腺导管腺癌患者的亲属中也有增加的风险。患有胰腺癌的一级亲属患恶性肿瘤的风险高2.3倍,并且特定的种系突变与家族性PDAC相关。最近,已经描述胰腺干样细胞的鉴定和分离。这些细胞具有很高的致瘤潜力。因此,已经假设这些细胞在肿瘤形成起源中的主要作用。已经进行一些研究来分析胰腺肿瘤样品中的基因和蛋白质表达模式。然而,尚未考虑胰腺肿瘤中所含细胞类型的异质性。因此,针对这些细胞的新治疗剂的开发与标准疗法相结合,将可以大大改善胰腺癌患者的预后。
   胰腺导管腺癌是最常见的胰腺肿瘤,占外分泌胰腺胰腺癌病例的85%以上,占恶性肿瘤的90%以上。其他类型的胰腺肿瘤,如腺泡细胞癌,壶腹肿瘤,内分泌肿瘤,囊腺瘤/囊腺癌和导管内乳头状粘液性肿瘤,则较不常见。阵列比较基因组杂交以及其他全基因组分析技术已揭示了胰腺肿瘤中的许多扩增和缺失。从它们的高度复发性和某些基因座中已知的癌症基因的存在可以推断出,这些拷贝数变化中的许多似乎与胰腺癌的发病机制有关。已经确定许多这些基因座及其相关的信号传导途径,并且大多数这些DNA改变可能与基因表达改变有关。从这个意义上讲,将基因组学与表达数据相结合的工作非常有用。关于胰腺肿瘤的形成和发展,迄今为止,已在胰腺中发现三种组织学类型不同的导管癌前病变:胰腺上皮内瘤变,粘液性囊性肿瘤和导管内乳头状粘液性肿瘤。其中,在遗传和病理学方面,PanIN病变的特征最为明显。
   吉西他滨作为单一疗法是晚期胰腺癌的标准治疗方法,因为它具有明显的临床益处。尽管厄洛替尼是一种可逆性抑制EGFR的小分子,但与吉西他滨联用已被批准为胰腺癌的一线治疗药物,尽管其在延长生存时间方面表现不佳。另外,目前正在研究多种新型治疗剂和策略,例如基于吉西他滨的组合,基于非吉西他滨细胞毒性的化学疗法,分子靶向治疗,免疫策略,遗传策略和细胞介导的策略。
   来自多个领域的科学家已经使用许多不同的方法来发现差异表达的基因。利用微阵列技术,研究已经从一对一的基因方法发展到整个转录组的概述。过渡非常快,但是通过这种方式,诸如差异筛选或减性文库之类的不同技术被用作一次研究数百个基因的唯一方法。使用大分子阵列研究正常和肿瘤胰腺之间的差异表达。SAGE的到来,尤其是微阵列技术的出现,彻底改变差异基因表达领域。现在,我们可以查询整个转录组,以寻找在实验条件下或疾病与对照/正常条件下差异表达的基因或剪接的同工型。基因组技术最大的希望之一就是将该知识应用于癌症的诊断和预后。有一些基于微阵列的基因表达测试已应用于癌症的例子。MammaPrint是美国FDA批准的第一项基于基因表达的预后测试,用于评估I-II期淋巴结阴性乳腺癌的61岁以下女性患者远处转移的风险。组织起源测试是一种基于基因表达的诊断测定方法,用于确定低分化或未分化肿瘤标本的肿瘤起源组织。但是,这些是仅适用于癌症的例子。
   通常,使用微阵列获得的结果由于以下几个原因而受到限制:使用不同的技术,微阵列平台包含不同的靶标,并且生成微阵列探针的过程也不同。这些差异主要是在使用该技术的头十年中观察到的。但是,如今,正如微阵列质量控制项目所显示的,在使用相同平台的实验中以及在最常用的商业方法之间的实验中,已经看到极好的相关性和可重复性。此外,大多数期刊都要求作者将微阵列实验的原始数据提交至数据库,因此有必要包括有关微阵列实验的最小信息。所有这些合作计划已使人们有能力比较世界各地不同实验室进行的多个微阵列实验的结果。从这个意义上讲,重要的是要提到主要的基因表达库,即GeneExpressionOmnibus和ArrayExpress。这些公共存储库可存档和自由分发微阵列,下一代测序以及科学界提交的其他形式的高通量功能基因组数据。除数据存储外,还提供基于Web的界面和应用程序的集合,以帮助用户查询和下载实验以及存储的基因表达模式以及进行荟萃分析。另外,近年来已经建立称为Oncomine的癌症专用库,甚至是专门针对胰腺癌的一个称为PancreaticExpressionDatabase的库,对于肿瘤学研究人员具有巨大的实用性。
   自从基因组技术开始以来,许多小组就试图鉴定胰腺癌的生物标志物,以帮助分类疾病的进展,对治疗的反应,当然还有开发新治疗药物的可能靶标。近年来使用“基因”,“表达”,“分析”,“胰腺”和“癌症”等术语的Pubmed条目的数量如何变化。从2000年到2007年,该指数呈指数增长;但2007年之后,参赛作品的数量保持不变,甚至有所减少。这可以解释为从2000年到2007年,技术在不断进步,并导致胰腺癌基因表达领域呈指数增长。一旦显微解剖和微阵列方法得到优化,涉及胰腺癌的研究就不太可能具有创新性,因此研究人员利用它们来探索更精确的目标,例如获得特定情况的生物标志物。研究胰腺组织中基因表达谱的主要问题之一是获得高质量的RNA。在最近的综述中,详细描述从胰腺中分离RNA进行基因表达实验的有效程序。总的来说直到2005年,人们才进行胰腺癌基因表达谱研究,以鉴定在癌症与非肿瘤样本,基质与上皮肿瘤等基因中失调的基因。但是,在最近的5年中,该领域中最著名的研究已经使用以前的数据来获得更高的统计概率,以发现用于诊断,预后或对治疗药物有反应的良好生物标志物。
   已经使用不同的技术建立了基因表达谱,以通过使用大量组织以及显微解剖的导管细胞,胰腺癌细胞系或异种移植物来寻找在PDAC与正常胰腺组织中差异表达的基因。使用SAGE进行的有关使用大块组织对胰腺癌的基因表达谱进行分析并分析成千上万个转录本的最早研究之一。从那以后,大多数已发表的文章都将微阵列用作首选技术。胰腺肿瘤细胞系已用于鉴定调控基因。然而,由于间质细胞的高度增生掩盖了肿瘤上皮细胞,仅占大块肿瘤组织的小部分,因此很难研究PDAC。为了解决这个问题,已经进行激光显微切割与高密度微阵列的结合,从而获得胰腺癌中基因表达变化的更精确图谱。在2002年通过cDNA和寡核苷酸阵列进行激光捕获显微切割,从正常和赘生性导管细胞的同质群体中表征基因表达谱。鉴定在显微解剖的PDAC和慢性胰腺炎之间差异表达的基因,他们显示,与正常导管细胞相比,两种情况下许多失调基因是常见的,但PDAC样品的折叠倍数更高。经过初步的表征研究,涉及新结果与先前结果比较的项目揭示了胰腺肿瘤的新推定标记。
   对胰腺癌的基因表达谱数据进行第一批荟萃分析。在这项工作中,发现568个基因在胰腺癌中被一致且显着地失调。这项研究的相关性是,在已发表的个人分析中仅描述了22%。通过微阵列鉴定了在肿瘤上皮细胞中特异表达的基因,并将其自身的全组织数据与其他人从显微解剖样品中获得的数据相结合,例如正常或PDAC样本中的上皮和基质细胞,慢性胰腺炎基质和PDAC细胞系。在这项工作中,显示差异表达基因的列表,其中包含有关胰腺癌和微阵列的其他25篇先前出版物中选定基因鉴定频率的信息,使我们对这些基因作为PDAC标记的鲁棒性有一个认识。通过与正常样品相比,肿瘤样品中差异表达基因的分析,他们获得了清晰的TGF-B信号。TGF-B信号传导已被确定为胰腺癌中12个核心信号传导途径和过程中发生改变的过程之一,证实了该途径在这种类型癌症的发展中具有相关性。提出一项非常完整的工作,将24名PDAC患者的基因组数据与转录组数据整合在一起。作者发现在大多数胰腺癌中12条核心信号通路和过程发生改变,包括细胞凋亡,DNA损伤控制,G1调节/S相变,刺猬信号,同源细胞粘附,整合素信号,c-JunN末端激酶信号,KRAS信号,侵袭调节,小型非KRASGTPase依赖性信号,TGF-B信号和Wnt/Notch信号。这表明在胰腺癌的情况下许多基因可能受到影响。由于这个原因,作者认为我们通常不能谈论胰腺癌,但是我们必须谈论每个患者的癌症。在这种情况下,正在开发个性化医学来治疗每个患者的特定癌症,只有从综合的观点来看这是可能的。然而,独立于癌症起源,寻找胰腺癌的共同特征可能对诊断,预后和治疗结果有用。因此,基因表达谱已经帮助并将帮助:
   已经建立一个基于Web的平台来查询胰腺表达数据集。该存储库允许对胰腺癌文献数据进行数据挖掘。它包含来自各种胰腺癌类型,前体病变和慢性胰腺炎的7636个基因表达测量值,并包括尿液和血浆的蛋白质组学信息。它可以用于与癌症进展相关的基因的靶标发现,鉴定和分析,跨平台的荟萃分析,单核苷酸多态性关联研究和癌症基因启动子分析,以及挖掘癌症本体信息。在不久的将来,该数据库将有助于了解胰腺癌发生和发展的病理生物学,因此,有助于开发诊断工具和更有效的新型靶向药物。PDAC中调节的大多数分子在慢性胰腺炎中也受到调节,但程度不同,可能是因为它们共享分子和生理途径。我们已经使用该数据库获得PDAC与正常胰腺中差异表达基因的列表,和PDAC与慢性胰腺炎组织的比较,目的是总结可能是胰腺癌的生物标志物的基因。从胰腺表达数据库中包含的数据集中总共检索132个基因。其中有五项或更多研究显示有33种差异表达。
   使用Oncomine数据库的荟萃分析获得第二个列表。使用六组包含134个样本的作品,显示PDAC与正常胰腺中过表达和不表达的20个得分最高的基因。当查询胰腺癌调节基因时,我们可以观察到使用这两个数据库获得的不同输出文件。通过胰腺表达数据库和Oncomine获得的基因清单的比较表明,两个清单中都存在七个基因:S100P,FN1,THBS2,PNLIPRP1,CLPS,CPA2和AMY1A。该策略可以帮助鉴定胰腺癌的良好生物标志物。此外,最近已建议将S100P作为检测所有类型的IPMN的有用的生物标记物。提交给公共存储库的临床数据有时不完整,这使得将来的使用/再现性变得困难。专用DNA微阵列存储库和相关出版物的组合使用,可以鉴定出PDAC中过表达和过表达的分子的几乎完整列表。通过查找描述赘生性胰腺组织和非赘生性胰腺组织或细胞系的差异mRNA或蛋白质谱的文章,使用GEO,ArrayExpress,Oncomine和PubMed等数据库。过滤数据后,他们选择441个在mRNA和蛋白质水平均被过度表达的基因。在四项或更多研究中,据报道有200多个基因在胰腺癌中过表达,这使其成为生物标志物验证的非凡候选者。该纲要可以被认为是胰腺癌基因表达谱的一个很好的总结。
   早期发现癌症非常重要,因为早期诊断会增加健康预后的可能性。大多数被诊断为胰腺癌的患者会在12个月内死亡,不到5%的病例可达到5年生存率。从组织学上已区分出三种PDAC前体病变:PanIN,MCN和IPNM。这些前体病变为寻找PDAC的早期检测生物标志物提供极好的机会。2002年,一项使用微阵列对IPNM样本进行的研究确定四个差异表达的基因作为肿瘤进展的假定标志物。在胰腺癌中发现视黄酸信号成分的异常表达,包括HOXB2,该表达在15%的PanIN病变中表达。使用微阵列比较正常胰管中显微切割的细胞与不同等级的PanIN和PDAC的表达谱。他们发现从1b到2期观察到大多数基因表达变化,表明这种程度的肿瘤发展是PDAC的第一个肿瘤前期。与正常导管细胞相比,在PanIN-2病变中寻找上调的基因具有较高的表达水平,在整个PDAC的发展过程中一直保持这种表达。为了检查胰腺表达数据库在识别PDAC早期诊断的生物标志物方面的功效,我们在数据库中搜索了在PanIN-2,PanIN-3和微解剖的PDAC中差异表达的基因,并将获得的结果与Buchholz列表进行比较。
   使用这些标准鉴定出总共80个基因,其中15个在肿瘤阶段被上调。两种上调基因列表之间的比较显示四个常见基因:IL-13RA1,IFI27,RABAC1和S100P。S100P钙结合蛋白已被用作诊断胰腺肿瘤的生物标志物。IFI27被认为是上皮细胞增殖和癌症的标志物。鉴于胰腺导管细胞是上皮细胞的一种类型,因此使用该基因进行的预测研究在未来具有巨大的潜力。还获得在PanIN和IPNM中过表达的1100个分子的列表,其中大多数还显示了在PDAC中表达的升高。所有这些数据已经揭示许多基因,可以作为PDAC早期诊断的潜在生物标记。剩下的步骤是检查这些基因的有效性,以鉴定肿瘤是否处于早期阶段,从而有助于降低这些患者的死亡率。尽管很少见,但临床医生有时难以区分PDAC和慢性胰腺炎。没有良好的分子生物标记物可以区分这些情况,主要是因为大多数PDAC调控的基因也已显示在慢性胰腺炎中受到调控。尽管如此,与慢性胰腺炎相比,已经发现ANXA2和IGFBP-2在PDAC中的表达更高。在分子诊断方面,蛋白质阵列也已用于鉴定区分胰腺癌患者和健康受试者的特征。在重复的实验组中,抗体微阵列的使用可将癌症样品与健康对照样品区分开,灵敏度为90-93%,特异性为90-94%。此外,使用针对60种蛋白质的人重组scFv抗体微阵列,少至19种血清蛋白质就足以鉴定胰腺患者。这些是非常有希望的结果,其还具有作为诊断的非侵入性方法的优点。
   基因表达谱分析的另一个有趣目标是寻找更好预后的基因预测因子。已发现具有转移的胰腺癌预后极差。进行研究以鉴定在已建立的胰腺癌细胞系SW1990中表达不同的基因,并与具有高肝转移潜能的克隆SW1990HM结合。总共鉴定出40个与胰腺癌肝转移相关的基因。但是,这是一项非常初步的研究,需要扩展并用肿瘤样本进行验证。通过微阵列比较五名患者与他们自己匹配的转移的一对一原发癌的基因表达谱。在所有样本中均未调控基因,但在五分之四的样本中选择了PKC1和SFRP2,而COL10A1,FBX032,MFAP5和PDGFD是从五分之三中选出的。他们还分析与晚期肿瘤分期相关的表达谱,发现与分期pT2/T3癌相比,在病理分期pT4中失调的173个基因。这些基因中的四个首先通过qRT-PCR与微阵列中使用的相同样品进行验证,然后用一组新的肿瘤进行测试。与pT1-T3肿瘤相比,只有MXI1被证实在pT4中过表达。使用人类重组scFv抗体微阵列,有21种蛋白质足以鉴定预期寿命少于12个月的癌症患者。这可能是最完整的蛋白质组学方法,用于定义能够预测癌症患者生存的特征。
   吉西他滨是胰腺癌的标准化疗药物。对胰腺癌的抗药性是治疗胰腺癌和其他类型癌症的主要问题。基因表达谱已尝试使用已建立的细胞系或原代培养物解决这个问题。用微阵列比较是用胰腺肿瘤性吉西他滨敏感性细胞系MiaPaCa2和抗吉西他滨的变体MiaPaCa2-RG进行的。在43个失调基因中,MiaPaCa2-RG细胞中的siRNA使RRM1亚基沉默,从而将其对吉西他滨的耐药性降低至MiaPaCa2细胞的水平。在最近的一项研究中,ISG15被鉴定为与胰腺癌细胞系固有的吉西他滨敏感性相关,并且在胰腺癌中高表达。比较吉西他滨耐药和吉西他滨敏感的胰腺原发性肿瘤细胞的基因表达谱。GSTT1,TOP2A,CASP3和ABCC2被鉴定为在使用含有1081个基因的微阵列吉西他滨敏感的癌症中差异表达的。
   Src是在胰腺癌中过度表达的酪氨酸激酶,可被Src/Abl抑制剂bosutinib抑制。使用一组人类胰腺异种移植物对基因阵列进行分析,其中包含三个对药物敏感的样品和对十二个抗药性样品,发现一个六基因分类器,预测了抗药性与敏感性。该基因签名包括GRP116,CEACAM7,ALPK3,LQK1,ERLIN2和GUF1。使用六个新样本验证了此结果。同一作者还分析CAV1敏感性/耐药性的预测值表达,以前报道该基因负调控Src家族酪氨酸激酶的下游激活。他们发现,在对波舒替尼敏感的病例中,CAV1的表达较高,但是这种差异在统计学上并不显着。显然,用于验证的样本数量不足,需要重新分析具有更高种群的基因。尽管如此,这些结果还是很有希望的。显然,拥有适合临床应用的生物标志物为时过早,但是很明显,在未来几年中,可以鉴定出更多的药物基因组学生物标志物,以准确预测PDAC患者的治疗反应。
   MicroRNA于1993年首次被发现为秀丽隐杆线虫基因表达的负调控因子。miR是一类小的非编码RNA,长度为19-24个核苷酸,在多种生物过程中具有重要的调控功能。miR与mRNA中的互补序列结合,将其靶向降解或抑制翻译。迄今为止,已鉴定出721个miR,其中许多miR的差异表达与癌症有关。特别是,已经发表建立miR表达谱与前列腺癌,乳腺癌,结直肠癌和许多其他肿瘤类型之间关系的著作。专门针对胰腺癌和miR分析的著作很少发表。这类研究的主要目的是鉴定用于早期预后,进展或疾病结果的基因特征。而且,miR的阵列平台通常是不同的,因此很难进行比较。使用美国俄亥俄州立大学定制的miR芯片,其中包含326个人类miR。他们鉴定了11种差异表达的miR,将胰腺癌与正常胰腺或慢性胰腺炎区分开。其中之一是miR-21,已被建议作为疾病结局的生物标志物,因为它在胰腺癌中过表达,预示着淋巴结阴性疾病患者的生存时间有限。六个miRs亚组的表达也预示长期存活。最近,一项已发表研究的结果表明,与四个miR的表达水平相比,来自患者的肿瘤与肿瘤相关死亡的风险增加了6.2倍。肿瘤显示这些miRs较低表达的患者。使用基于定量PCR的低密度miR芯片也获得良好的结果。通过实时分析人类胰腺腺癌,邻近的良性组织,正常胰腺,慢性胰腺炎和癌细胞系中的200多种miR前体来建立基因标记。大多数组通过使用表达水平发生变化的112个miR进行无监督的分层聚类来明显区分。但是,一些相邻的良性组织样本被分类为PDAC组。根据其与癌症生物学,细胞发育和细胞凋亡相关的潜在功能,对选择的95个miR进行差异分析,从而进行更近期和更直接的分析。在大多数胰腺癌组织和细胞系中,八个miR显着上调。它们是miR-196a,miR-190,miR-186,miR-221,miR-222,miR-200b,miR-15b和miR-95。
   然而,这些发现的临床应用需要在成为现实之前进一步支持研究。为了从所有四个研究中找到共同的miR,使用Venny软件比较了不同出版物的四个miR列表。发现只有miR-221在所有PDAC中都过表达,而miR-222在四分之三中过表达。这并不是十分有用的信息,因为不同研究之间测试的miR的数量差异很大,但是它给我们提供了一个想法,即至少在PDAC中对miR-221和miR-222的解除管制具有很高的代表性。除了这些数据,miR-221和miR-222还与许多其他类型的癌症以及骨骼肌分化有关。
   关于miRs作为胰腺癌治疗功效的分子生物标志物知之甚少。比较吉西他滨敏感和吉西他滨耐药的胰腺癌细胞中miRs的表达。他们发现在吉西他滨耐药细胞中,miR-200b,miR-200c,let-7b,let-7c,let-7d和let-7e的表达水平显着下调,并且3,3′-二吲哚基甲烷和异黄酮可以起作用作为miR监管者。在miR表达谱中获得的结果具有潜在的治疗应用。例如,反义寡核苷酸对miR-21和miR-221的抑制作用的初步研究减少胰腺癌细胞系的增殖并增加细胞凋亡。在miR在胰腺癌的分子诊断应用方面。通过从血浆中分离miRs,开发出一种用于早期检测胰腺癌的非侵入性方法。在这项工作中,以血浆区分胰腺腺癌患者和健康对照组的血浆中miR-21,miR-210,miR-155和miR-196a四个miRs的表达,其敏感性为64%,特异性为89%。显然,该诊断工具尚未准备好转换到临床,但是至少它是可以改进的起点。
   关于胰腺内分泌肿瘤的基因表达概况知之甚少。WHO将胰腺内分泌肿瘤分为三类:高分化内分泌肿瘤,高分化内分泌癌和低分化内分泌癌,每种预后均不同。基因表达谱研究已经发现了胰腺内分泌肿瘤的几种潜在生物标志物。使用72名胰腺内分泌肿瘤患者对该受试者进行了最完整的基因表达分析。结果表明,PI3K–Akt–mTOR途径在胰腺内分泌肿瘤的发生和发展中具有重要作用。即,该途径中的两个基因,TSC2和PTEN,在大多数原发性肿瘤中被下调,它们的低表达与较短的无病期和缩短的总生存时间显着相关。还发现该途径的基因组改变在PDAC中很重要,表明内分泌和非内分泌胰腺肿瘤的重叠机制。此外,FGF13被鉴定为胰腺内分泌肿瘤进展的标志物,其表达与肿瘤的侵袭性和增殖相关。同样,这是另一种初始生物标志物的证据,必须先进行验证才能应用于临床。
   90年代开发的基因表达技术可以分析数千种基因,并对人类基因组进行测序,有望在多种疾病中取得重大进展。然而,直到现在,基因表达测试的效用仍低于大多数普通领域,尤其是胰腺癌的预期范围。例如,MammaPrint和TissueofOrigin测试是仅少数成功应用于癌症的基于微阵列的基因表达测试的两个例子。与将类似的测试应用于胰腺癌相比,我们还有很长的路要走。可以解释这一事实的一个原因是,胰腺癌是一种多因素疾病,与乳腺癌相比,它可能更复杂并且可能影响更多的途径。因此,肿瘤学家开始谈论每个患者的胰腺癌,而不是一般的胰腺癌。寻找独特和通用生物标志物的所有测定均失败或至少没有给出预期结果。但是,已确定在PDAC中有多种途径可以改变。而且,将基因组学与基因表达数据相结合的研究非常方便,并且已经显示出有待研究的潜在生物标志物。由于基因表达谱,已经鉴定数百种在胰腺癌中受调控的基因。这些基因中有许多是诊断,预后,存活和对治疗反应的潜在生物标志物。这些研究的主要目的是将这种知识应用于临床,以便为疾病的早期诊断提供一种方法,并了解其预后,以便采用最适当的治疗方法,并确定新的靶标。很遗憾,为实现这些目标所做的一切努力还没有完全成功。已经有希望的但是部分的结果,并且这些技术在胰腺癌诊断和治疗中的临床应用还不是现实。我们知道,通过仅使用基因表达谱,在治疗胰腺癌方面仍然存在许多困难。此外,将需要针对每个患者的个体化方法,以定义突变,扩增或缺失的基因以及表达受调控的基因。只有这样,我们才能解决特定的癌症,并为每个特定的患者提供最佳的治疗。
   使用集成工具和数据库在过去5年中获得的数据的准确性有助于准确定义在胰腺癌以及胰腺癌不同阶段上调或下调的推定基因。报告在胰腺癌中失调基因的分子表征中获得的知识的非凡汇编。它是进一步开发用于诊断,预后,药物遗传学和药物基因组学的生物标志物验证的优良基础。但是,必须做出重要的努力才能将样品的全部临床数据提交给公共存储库,因为必须确保跨不同组织生成的数据可以共享,以最大程度地发挥研究的影响。因此在接下来的5年中,一旦进一步描述胰腺癌中的调控基因,将尽最大的努力来测试和验证那些具有潜在临床应用价值的基因。这项工作已经开始,结果有限。由于最近的新发现,胰腺癌的miR研究将在不久的将来引起人们的特别关注。最近五年在该领域获得的结果非常有前途,推定的生物标志物的验证可能非常成功。我们需要假设我们可能没有通用的生物标记,并且基因标记必须包括几个组成部分。
   就诊断而言,我们认为在5年的时间范围内,可能会开发出非侵入性方法并取得进展,从而减少胰腺癌的诊断时间并提高了诊断的准确性。涉及所有组学的集成方法对于提高胰腺癌治疗的知识和临床应用将是必要的。在不久的将来,药物基因组学以及药物遗传学,单个基因组的深入测序和先进的细胞遗传学分析将有助于获得导致胰腺癌的过程的更深入的知识,从而改善诊断和预后,确定预测性生物标志物以及开发新的治疗策略。

 
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  由著名肿瘤医学家、首届“国之名医—卓越建树奖”获得者夏廷毅教授担任医学总顾问;著名放射肿瘤物理学家、中国肿瘤放疗事业特殊贡献奖获得者张红志教授担任物理技术总顾问,领率国家一大批肿瘤放疗专家和物理师组建专业团队,聚焦精准放疗,整合多学科资源,通过专家下沉基层开展医疗技术服务,助推肿瘤精准放射医学产、学、研、用全链条一体化发展,全面提高全国各地肿瘤病人精准放疗可及性和综合治疗水平,最大限度满足肿瘤患者就地就近享受高水准、高质量人性化诊疗服务。
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